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公开(公告)号：CN115131499A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210729496.0
申请日：2022-06-24
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 武汉大学
Abstract: 本发明提供一种基于车载激光点云的斑马线三维重建方法及系统，包括基于车载激光点云数据，预先标记包含多条斑马线区域的包围框；建立局部坐标系，基于能量代表处在斑马线中轴线附近的可能性，分割为若干块包含单条斑马线的独立区域；针对每块独立区域，根据区域内部靠近中轴线和远离中轴线的点云强度差异，计算所包含的斑马线的长度并得到粗略位置；建立斑马线多边形模板，根据斑马线反射强度特性构建能量函数，求解完成模板匹配，得到斑马线三维重建结果。本发明对点云密度、点云强度不均具有较强的鲁棒性，在点云较稀疏、斑马线磨损严重的区域中仍能获得完整且位置准确的矢量化模型，可应用于交通基础设施管理及面向自动驾驶的高精地图生产。
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公开(公告)号：CN115049936A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210965865.6
申请日：2022-08-12
Applicant: 武汉大学 , 深圳市规划和自然资源数据管理中心
Abstract: 本发明涉及遥感影像语义分割技术领域，公开一种面向高分遥感影像的边界增强型语义分割方法，该方法包括：预处理高分辨率遥感影像数据，获取边界标签数据和相应训练数据集；搭建面向高分遥感影像语义分割的边界增强型双流网络模型，包括含有多尺度特征提取模块、混合空洞卷积模块的语义分割分流网络与边缘检测分流网络，通过复用编码器特征和多级信息融合模块实现特征深度耦合；基于训练数据集和复合损失函数完成双流网络语义分割模型的双任务监督训练；利用双流网络模型重叠推理测试样本集中高分遥感影像，并通过着色处理完成语义分割。本发明有效地改善了语义分割边界模糊、类内不连续、类间不可分等问题，显著地提高了语义分割性能。
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公开(公告)号：CN114842330A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210318162.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00
Abstract: 本发明公开一种多尺度背景感知池化弱监督建筑物提取方法，方法利用边界框标签，通过背景感知池化方法使得分类网络能更好地实现从建筑物边界框内的背景中分离出建筑物区域，从而生成定位更为精确的建筑物类激活图。利用高分辨率遥感影像多级别特征图的有效信息，生成多尺度的建筑物类激活图。对融合平均后的类激活图进行变异系数平滑操作，生成更为完整且精确的建筑物类激活图；根据背景注意力图和优化后的类激活图，采用条件随机场算法，生成建筑物伪标签。将伪标签与遥感影像相结合共同训练分割模型，从而实现基于边界框标签的高分辨率遥感影像建筑物自动提取。本发明有益效果是：提高了建筑物提取精度。
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公开(公告)号：CN119599293B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510143141.7
申请日：2025-02-10
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 兰州交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种结合Stroke与空间句法指标的城市道路选取方法、装置及设备，涉及地图学与地理信息系统技术领域。所述方法是先根据城市道路数据分别计算空间句法基础指标以作为第一数据，以及采用以角度构建Stroke道路的方式进行Stroke道路构建，并基于构建结果计算得到Stroke特征指标以作为第二数据，然后通过空间连接方式将两数据结合起来，创建相应的标签，并为各条道路线段分配相应的Stroke道路标签，最后计算各个标签的综合选取指标值，并从大到小地进行标签排序以选取分配有在前任意标签的所有道路线段作为城市道路选取结果，如此能够精确地量化道路在空间句法层面的重要性，减少未构建Stroke道路的丢失，使选取结果更符合社会人为认知，提高道路网呈现的综合质量。
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公开(公告)号：CN119649210A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411609252.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度时变信息提取网络的SAR农作物分类方法，包括：获取待分类时序SAR影像；对待分类时序SAR影像进行预处理，并根据预处理结果和预设的标签数据进行配准，得到待分类切片数据；将待分类切片数据输入至预先构建的分类网络模型，得到待分类时序SAR影像的农作物分类结果，其中，预先构建的分类网络模型由多尺度时变信息模块和多尺度空间信息模块融合构建的初始网络模型训练得到。由此，通过构建多尺度时变信息网络模型对时序SAR影像中的信息进行分类，实现了在低参数量条件下，对农作物自动化智能化的高效准确分类，得以实现全天时全天候的农作物种植区监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119599293A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202510143141.7
申请日：2025-02-10
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 兰州交通大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种结合Stroke与空间句法指标的城市道路选取方法、装置及设备，涉及地图学与地理信息系统技术领域。所述方法是先根据城市道路数据分别计算空间句法基础指标以作为第一数据，以及采用以角度构建Stroke道路的方式进行Stroke道路构建，并基于构建结果计算得到Stroke特征指标以作为第二数据，然后通过空间连接方式将两数据结合起来，创建相应的标签，并为各条道路线段分配相应的Stroke道路标签，最后计算各个标签的综合选取指标值，并从大到小地进行标签排序以选取分配有在前任意标签的所有道路线段作为城市道路选取结果，如此能够精确地量化道路在空间句法层面的重要性，减少未构建Stroke道路的丢失，使选取结果更符合社会人为认知，提高道路网呈现的综合质量。
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公开(公告)号：CN118096624B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202311543201.1
申请日：2023-11-20
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 武汉大学深圳研究院
IPC: G06T5/92 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06V10/44 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本申请公开了一种基于Retinex的低光遥感影像增强方法，所述方法基于Retinex理论将待增强的低光遥感影像分解为反射图和光照图，然后分别对光照图与反射图进行特征提取，得到反射特征图以及光照特征图。再将反射特征图以及光照特征图进行融合与重建，得到重建光照图以及重建反射图。然后设计神经网络模块对重建光照图以及重建反射图进行增强以及融合，将增强后的反射图和光照图融合成正常光影像，再设计局部重建神经网络模块对其进行局部微调，得到最终增强影像。不仅提升了算法的可解释性以及影像的增强效果，而且解决了目前低光遥感影像增强方法普适性差、鲁棒性低以及增强后影像存在噪声、模糊、质量不足、偏色等问题。
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公开(公告)号：CN119251416A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411235407.2
申请日：2024-09-04
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06T17/05 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于条件谱归一化生成对抗网络的三维地质模型自动重建方法，涉及三维地质建模领域，包括：对样本三维地质模型进行预处理获得条件数据集合，并设置随机噪声；构建条件谱归一化生成对抗网络，通过条件数据集合和随机噪声对条件谱归一化生成对抗网络进行训练，获得训练好的条件谱归一化生成对抗网络；将待重构的三维地质模型的条件数据输入训练好的条件谱归一化生成对抗网络，获得重构后的三维地质模型。本发明设计了判别器损失函数和生成器联合损失函数对判别器和生成器进行训练更新，克服了传统损失度量方式带来的梯度消散问题，并通过对条件数据位置计算额外的损失值来提升重建结果与条件数据的相似度。
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公开(公告)号：CN118504850B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410981318.6
申请日：2024-07-22
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心) , 中南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06F18/27 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了基于足迹模型混合线性回归模型的植被总初级生产力模拟优化方法，本发明首先基于FFP模型进行植被总初级生产力观测站点月尺度足迹模拟；而后基于得到的站点观测足迹范围及足迹内各像元权重进行遥感数据NIRV优化，并基于线性回归模型方法构建优化后的遥感数据NIRV与站点植被总初级生产力间的线性回归模型，最终模拟区域月尺度植被总初级生产力。本发明具有如下有益效果：本发明充分考虑了站点观测植被总初级生产力数据与遥感观测数据NIRV的观测尺度差异性，具有良好优化植被总初级生产力估算模型的能力，能够更为准确地进行植被总初级生产力的估算。
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公开(公告)号：CN118608975A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202411066838.0
申请日：2024-08-06
Applicant: 深圳市规划和自然资源数据管理中心(深圳市空间地理信息中心)
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像真伪鉴别方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取遥感影像，基于图像域编码器对所述遥感影像进行图像域特征提取处理，获得图像域特征；基于频率域编码器对所述遥感影像进行频率域特征提取处理，获得频率域特征；基于多域表征统一映射模块对所述图像域特征和频率域特征进行初步融合，获得初步融合特征；基于混合域特征优化模块对所述初步融合特征进行优化，获得目标融合特征；基于线性分类器利用所述目标融合特征进行遥感影像的真伪鉴别处理，获得真伪鉴别结果。本发明实现更为先进的遥感影像真伪鉴别精度，捕获了关于不同虚假图像的泛化性特征。
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